A System for Simulating Road-Representative Atmospheric Turbulence for Ground Vehicles in a Large Wind Tunnel
Notice bibliographique
Résumé
Turbulence is known to influence the aerodynamic and aeroacoustic performance of ground vehicles. What is not thoroughly understood are the characteristics of turbulence that influence this performance and how they can be applied in a consistent manner for aerodynamic design and evaluation purposes. Through collaboration between Transport Canada and the National Research Council Canada (NRC), a project was undertaken to develop a system for generating road-representative turbulence in the NRC 9 m Wind Tunnel, named the Road Turbulence System (RTS). This endeavour was undertaken in support of a larger project to evaluate new and emerging drag reduction technologies for heavy-duty vehicles. A multi-stage design process was used to develop the RTS for use with a 30% scale model of a heavy-duty vehicle in the NRC 9m Wind Tunnel. This paper documents this process, which included 1) an on-road measurement campaign to identify that target wind characteristics, 2) small-scale concept-development efforts to identify a passive approach to the problem, and 3) commissioning of the full-sized RTS in the NRC 9m Wind Tunnel. The wind-spectrum generated by the RTS is a good match to the target road measurements. Using a 30%-scale model of a heavy-duty vehicle, comparison of measurements in smooth and road-representative turbulent wind conditions were performed. The measurements show differences in the drag characteristics of the vehicle, and show differences in the drag-reductions associated with add-on devices such as side-skirts and boat-tails, highlighting the importance of representative turbulence for ground-vehicle aerodynamic evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».